더 작고, 더 싸고, 적당한 AI 모델의 시대: 오픈AI, 구글, 메타의 선택 #티타임즈TV QuickView

최근 AI 업계의 움직임은 '더 크고, 더 강력한' 모델을 향한 경쟁에서 벗어나 '더 작고, 더 싸고, 적당한 성능'을 내는 모델로 변화하고 있습니다. 이 변화는 왜 일어나고 있으며, AI 기업들은 어떤 방향으로 나아가고 있을까요? 이번 블로그에서는 AI 산업의 최신 트렌드와 그 배경을 깊이 있게 다뤄보겠습니다.

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AI의 발전: 거대 모델에서 적당한 모델로의 변화

한때 AI 업계의 주요 목표는 인간을 능가하는 인공지능 모델을 개발하는 것이었습니다. 더 큰 파라미터, 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 모델이 주목을 받았죠. 하지만 이러한 모델을 개발하고 운영하는 데에는 막대한 비용이 들었습니다. 예를 들어, GPT-4와 같은 거대 언어 모델은 개발뿐만 아니라 운영에도 엄청난 자원을 소모합니다.

 

그러나 최근 들어 AI 기업들은 이러한 대형 모델보다는 '더 작고, 더 효율적인' 경량 모델 개발에 집중하고 있습니다. 오픈AI, 구글, 메타 등 주요 AI 기업들은 저마다 경량화된 모델을 앞다투어 발표하며, 비용 효율성을 극대화하는 방향으로 전환하고 있습니다.

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생성 AI의 도전과 과제: 비용 문제

생성 AI가 다양한 분야에서 활용될 가능성은 무궁무진하지만, 그 과정에서 발생하는 비용이 큰 문제로 대두되고 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 검색 결과 요약 기능은 기존 검색보다 열 배나 더 많은 비용이 발생한다고 합니다. 이러한 비용 부담은 AI를 활용하는 기업들에게도 큰 걸림돌이 되고 있습니다.

 

또한, 생성 AI의 학습과 운영에는 엄청난 전력이 소모됩니다. 현재 데이터센터가 전 세계 에너지 사용량의 1.5%를 차지하고 있으며, 이 수치는 AI 사용량이 증가함에 따라 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 2026년에는 데이터센터의 전력 사용량이 일본의 총 전력 소비량을 초과할 것이라는 전망도 있습니다.

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AI 스타트업들의 위기: 높은 비용과 낮은 수익

이러한 상황에서 많은 AI 스타트업들이 심각한 자금난에 직면하고 있습니다. 인플렉션 AI, 스테빌리티 AI와 같은 기업들은 막대한 투자금을 유치했음에도 불구하고, 높은 운영 비용과 낮은 수익성 때문에 위기에 빠졌습니다. 인플렉션 AI의 경우, 창업한 지 2년도 채 되지 않아 공중분해되는 상황에 이르렀고, 마이크로소프트에 사실상 인수되었습니다.

 

생성 AI 기술이 발전하고 있지만, 이를 통해 수익을 창출하는 비즈니스 모델은 아직 충분히 확립되지 않았습니다. 많은 AI 기업들이 막대한 자금을 유치하면서도 적자를 기록하고 있으며, 언제쯤 이 악순환에서 벗어날 수 있을지 예측하기 어려운 상황입니다.

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경량화된 모델의 등장: 비용 절감의 해답

이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기업들은 더 작은 모델, 더 효율적인 모델을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 오픈AI의 GPT-3.5 터보, 메타의 라마 7B, 구글의 제미나 1.5 플래시와 같은 경량화된 모델들은 기존의 거대 언어 모델에 비해 성능이 다소 떨어지긴 하지만, 운영 비용이 현저히 낮습니다. 이러한 경량 모델들은 AI를 활용하는 데 드는 비용을 혁신적으로 줄여줄 수 있습니다.

 

예를 들어, 구글의 제미나 1.5 플래시는 입력값당 0.35달러, 출력값당 1.05달러의 비용이 발생하며, 오픈AI의 GPT-4.5 미니는 입력값당 0.15달러, 출력값당 0.6달러의 비용으로 운영됩니다. 이는 기존 모델들에 비해 1/50 수준의 비용으로, AI를 활용한 서비스 제공에 있어 큰 이점을 제공합니다.

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경량 모델의 가능성: 온디바이스 AI와 새로운 서비스

경량화된 모델의 등장으로 AI 기술은 더 넓은 범위에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 경량 모델은 스마트폰이나 PC와 같은 엣지 디바이스에서도 구동될 수 있을 만큼 작아졌습니다. 이는 온디바이스 AI 기술의 발전을 가속화할 수 있으며, 더 많은 사용자들이 AI 기술을 손쉽게 이용할 수 있는 환경을 만들어줄 것입니다.

 

또한, 비용 절감 효과는 AI를 도입하고자 했지만 높은 비용 때문에 포기했던 기업들에게 새로운 기회를 제공할 것입니다. 특히, 챗봇이나 CS 업무 처리 등에서 AI의 도입이 다시 활성화될 수 있을 것입니다.

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결론: 더 작고, 더 싸게, 그리고 더 효율적으로

AI 업계는 더 이상 '가장 강력한 모델'만을 목표로 하지 않습니다. 이제는 '더 작고, 더 싸고, 적당한 성능을 내는 모델'이 더 중요한 시대가 되었습니다. 이 변화는 AI 기업들이 살아남기 위한 필수적인 선택이기도 하며, 앞으로 AI 기술이 더 다양한 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 열어줄 것입니다.

 

AI 기술의 발전은 여전히 진행 중이지만, 그 과정에서 발생하는 비용 문제를 해결하기 위한 경량 모델의 등장은 AI의 대중화와 상용화에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 앞으로도 AI 기술의 진화는 지속될 것이며, 더 많은 기업들이 이를 통해 혁신을 이뤄나갈 것입니다.

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